223.AIソフトウェアエンジニア / FDE

本ポジションで関わる事業・プロダクト

このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。

①Data AI Service事業

主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。
不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。

• 「DataLens オフィス営業 」
  AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
  ※事例紹介はこちら
• 「DataLens 店舗開発」
  人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
  ※プロダクトに関わるメンバーの座談会記事はこちら

②Data AI Solution事業

データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
Snowflakeを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを自社で持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。

• MCPass（新規立ち上げ）
  組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発
  金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
  ※参考資料：「技術構成、「登壇資料」
• Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
  企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する自社プロダクト
  チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
  MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
• NorthCast
  データクラウド「Snowflake（スノーフレイク）」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
  各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。

事業・チームについて

社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。

≪チームの雰囲気≫

大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。
技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。
20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。

≪働き方≫

フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。
家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。

≪キャリアパス≫

テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。

≪社員インタビュー≫

AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi

業務の概要

このポジションでは、自社プロダクト（MCPass・Finstage Cowork・DataLensHub）の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。
プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。

【具体的な業務内容】

• BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える
• 金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する
• フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる
• 顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする

本ポジションの魅力

①AI駆動開発とガードレールの両立

Claude Code・Cursor等のAIコーディングツールを業務で積極活用。
一方で金融水準のガバナンスが求められるため、コードレビュープロセス・プロンプト品質管理・LLMの出力検証（Harness Engineering）の仕組みを整備しており、「使いっぱなし」ではなくAI活用の品質設計ごと経験できる環境です。

②Forward Deployed Engineer（FDE）として顧客と最前線で戦う/目指すことができる

FDEとは、顧客の現場に深く入り込み、技術的な課題解決を直接リードするエンジニア職です。
ナウキャストでは、エンジニアが顧客との要件定義・技術選定・実装まで一気通貫でリードするスタイルを採用。
「開発だけ」「営業だけ」ではなく、ビジネスインパクトをコードで直接生み出す動き方ができます。
特にMCPass・Finstage Coworkでは、金融機関のITガバナンス要件を理解した上で設計・提案できるエンジニアが在籍し、またそれを目指せる環境です。

③手応えのある1→10フェーズ

新規事業の立ち上げフェーズでありながら、すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく手応えのあるフェーズで価値を生み出せる環境です。
また、データ基盤が整っているため新規プロダクトを開発しやすい環境です。

④幅広い技術領域への挑戦

バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、アナリティクスエンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。 API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。

⑤バラエティ豊富なデータ

クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて企業の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。

⑥フルサイクル・裁量

エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。 配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。

使用技術

言語 / フレームワーク

Python（FastAPI）、TypeScript(React)、Terraform

インフラ / クラウド

AWS（主軸）、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB

データ基盤

Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash

認証 / セキュリティ

Amazon Cognito、OAuth 2.1

AI / LLM

AWS Bedrock（AgentCore）、Claude、OpenAI API、MCP（Model Context Protocol）

開発ツール / 環境

Claude Code、Cursor、GitHub Actions

開発環境（AI）

• コーディング：Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用
• コードレビュー・仕様管理：AIによるドラフト生成 ＋ エンジニアレビューの二段階プロセス
• エージェント開発：MCPass（自社MCP Gateway）経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用
• AI利用比率：エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

• Webアプリケーションのバックエンド開発経験
• AWS等のクラウド上での簡単なインフラ構築経験
• AI駆動開発（個人開発可）経験

すべてが必要というわけではなく、いずれかに該当しているだけでも歓迎です。

• AI駆動開発実務経験
• 生成AIを活用した機能のWebサービスへの組み込み経験
• Terraform等によるIaCを用いたクラウドインフラの構築経験
• コンテナベースのアプリケーションの開発・運用経験
• 大規模ユーザーを持つWebアプリケーションの開発・運用経験
• データベースやネットワーク等、システムパフォーマンスのチューニング経験
• セキュアコーディングに関する知見
• データ分析基盤の構築経験

• 顧客志向で開発ができる
  常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
• プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
  プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
  プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
• 人を巻き込み物事を推進できる
  何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
  自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
• 知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
  エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
  学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
• 泥臭く細部にこだわることができる
  きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。